干活篇！给openclaw搭建记忆系统,记忆再也不会消失

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本篇导读

Hello，大家我是风之馨。愿你今天的努力，都能成为明日绽放的希望，点亮前行的每一步！

你是否遇到过上一次会话和 OpenClaw 聊的非常愉快，过段时间它忘了？

相信这个场景可以说是每个人必会遇到的一个问题，每次都需要重新走一遍前期步骤，就像你去处朋友，昨天还和别人一起看电影，下一次见面就不认识，妥妥海王风格。

这个就和早期 vibe coding 一样，一个功能开发完成后，过一段让它进行升级，直接崩盘，因此为了解决这种问题，最好的方式就让它拥有一个大脑。

所以今日我们分享的主题就是给你的 OpenClaw 装上记忆系统，让你的 OpenClaw 更智能，接下来给大家用故事的方式来分享一下如何搭建。

实战教程

背景故事

进入实操之前，先给大家塑造一个场景：

早上 9 点，风之馨打开电脑，对着 AI 助手说：

"继续昨天说的 618 备货方案，我们谈到主推款要压 30% 库存……"

AI 回答：

"您好！我是您的 AI 助手，请问有什么可以帮您？"

风之馨盯着屏幕，深吸一口气。这已经是本周第三次了。昨天花了 40 分钟和 AI 梳理出来的备货逻辑，今天全没了。不只是备货，供应商谈判的进展没了，客服话术的优化方向没了，连"我叫风之馨、主营女装"这种基本信息，OpenClaw 也不知道。

每次对话，都是第一次见面。

一、理解 AI 失忆的根本原因

为了解决这个问题，风之馨有两种解决方式：第一种砸电脑，第二种就是给它配上一个记忆系统，风之馨选择了后者。

动手之前，大家需要先弄明白了一件事：

AI 的"失忆"不是 bug，是设计。

每次新对话，AI 的上下文窗口是空的。它不是忘了，是根本没有地方存。就像你每天早上醒来，如果没有做视频记录，昨天发生的事就真的消失了。

OpenClaw 的记忆系统，本质上就是给 AI 配一个日记本。
状态流程没有记忆系统时每次对话 → 空白上下文 → AI 不认识你有了记忆系统后每次对话开始 → AI 先读文件 → "哦，这是风之馨，做女装电商的" → 接着聊

二、记忆系统的文件结构

记忆系统由三个文件构成：

workspace/
├── USER.md ← 你的身份证（每次会话必读）
├── MEMORY.md ← 长期记忆本（重要的事永久保存）
└── memory/
├── 2026-03-17.md ← 今天的日记
├── 2026-03-18.md ← 明天自动创建
└── ...

三、搭建记忆系统

3.1 检查工作区

默认工作区路径：

Windows：C:\Users\admin.qclaw\workspace
Mac：~/.qclaw/workspace

默认只有这几个文件

问题来了： 没有 MEMORY.md，没有 memory/ 目录。这就是失忆的根本原因——日记本根本不存在。

3.2 创建 memory 目录和日记文件

输入指令：

帮我给 qclaw 创建 memory 目录和创建一个当前日期命名的 md 文件

qclaw 就会帮你创建memory目录

3.3 创建长期记忆文件 MEMORY.md

输入提示词：

在 qclaw workspace 创建一个长期记忆文件 MEMORY.md

他就会自动帮我们创建 MEMORY.md。

记忆文件内容如下

💡 个人感悟： 这个文件就像人的长期记忆，不是流水账，是精华。日常琐事写日记，重要的事才写这里。

3.4 填充 USER.md 个人信息

打开 USER.md，发现里面全是空白模板。这就是为什么 AI 每次都不认识你。

在 USER.md 填充一下你的个人信息，让 AI 能懂你。

✅ 效果： 从现在起，每次新会话 AI 都会先读这个文件，你不需要再自我介绍了。

四、验证记忆系统效果

重启一个新窗口，问一下 OpenClaw，看它能不能知道你的人物设定。

接下来验证它是否能记住内容，输入提示词：

帮我把这条写入 MEMORY.md：今天和李总谈了春装进货价，目标是把价格压低 5%，对方说成本压力大，没有松口，下次谈判定在 3 月 20 日

OpenClaw 就会帮我们往 MEMORY.md 写入纪要。

为了验证它能不能记得我们的记录，重新打开一个新的会话，输入提示词：

我之前说过关于李总的什么内容？

AI 真的记得我们的对话。

五、配置向量语义搜索

5.1 为什么需要向量搜索？

关于 OpenClaw 记忆系统，它采用的是文件存储和 memory_search 语义搜索方式，默认是纯 FTS 模式，通过关键词去 MEMORY.md 和 memory/*.md 文件找，按照匹配程度排序返回相关内容。

随着记忆文件越来越多，现有的搜索模式会让你觉得不好用，因为搜索的内容会越来越少。这时候就需要给记忆系统配置一个语义搜索机制，让 AI 不是通过关键词去搜，而是理解你的意思去搜相关内容。

5.2 推荐使用硅基流动

Embedding 可以使用 OpenAI，但建议大家选择国内的，便宜好用。

推荐使用硅基流动，它集合了超多 Embedding 模型，尤其是 BAAI/bge-m3，这是目前中文语义理解能力最强的开源模型，完全兼容 OpenAI 模型。

🔗 网址：https://cloud.siliconflow.cn/i/cxzIn7Fx

进入工作台点击 API 密钥，如果没有注册过，新建一个 API 密钥。

5.3 配置向量搜索

输入提示词：

帮我设置向量搜索，地址: https://api.siliconflow.cn/v1 apikey 是: xxx 模型是 BAAI/bge-m3

看到配置完成提示后，让 qclaw 把你的记忆文件全部读一遍，转化成向量，存入数据库：

把记忆文件全部转换成向量，存入数据库

至此，OpenClaw 记忆系统就集成了向量搜索方式。

六、记忆系统的使用技巧

记忆系统建好了，但风之馨还有一个问题：

"我一天聊了供应商、备货、客服、数据、话术 5 个场景，AI 怎么知道我要接哪个？"

这是记忆系统的使用方法问题，不是配置问题。这里分享三招：

方式一：场景快照法

每个场景结束时，让 AI 写一个"快照"存进 MEMORY.md。

方式二：场景标签法

开始一个话题时，自定义一个标签：

结束时：

下次：

AI 会自动搜索带这个标签的记录。

方式三：会话隔离法

对于持续时间长、内容复杂的项目，使用独立会话。通过 /new 打开新的模型，这个会话的上下文完全独立，不会和其他场景混淆。

七、处理上下文压缩问题

风之馨发现了一个新问题：聊了很长时间后，AI 说"由于对话过长，早期内容已被压缩"。

这是 OpenClaw 的自动压缩（Compaction）机制——上下文窗口快满时，把早期对话压缩成摘要。

问题： 压缩前如果没有写入记忆文件，那些内容就真的消失了。

解决： OpenClaw 内置了 Memory Flush 机制，在压缩前自动触发 AI 写记忆。默认已开启，但可以把提示词改成中文，效果更好。

自定义中文 Memory Flush 提示词

直接编辑配置文件 C:\Users\admin.qclaw\openclaw.json，在 agents.defaults 里加入：

{
  "agents": {
  "defaults": {
  "compaction": {
  "memoryFlush": {
  "enabled": true,
  "softThresholdTokens": 4000,
  "systemPrompt": "会话即将压缩，现在把重要信息写入记忆文件，不要遗漏任何场景快照。",
  "prompt": "把值得长期保留的内容写入 memory/YYYY-MM-DD.md，重要决策写入 MEMORY.md，没有新内容则回复 NO_REPLY。"
}
}
}
}
}

✅ 效果： 从此每次会话快满时，AI 会自动把重要内容存档，压缩后也不会丢失。

八、如何搭建高质量的 MEMORY.md？

当你以为搭建好 MEMORY.md 就可以万事大吉的时候，你就错了！

不规范的 MEMORY.md 搭建照样会让 OpenClaw "失忆"。

反面案例

某天风之馨对 OpenClaw 说：

"继续昨天说的 618 备货方案，我们谈到主推款要压 30% 库存……"

AI 回答：

"您好！我是您的 AI 助手，请问有什么可以帮您？"

MEMORY.md 没生效？开始漫长地排查错误，花了 100 块都没有找到问题。

打开 MEMORY.md 发现内容都有，足足有 1200 多行！

为什么 qclaw 就是检索不到呢？

经过分析发现，原来所有的东西全部塞进去了——性格、规则、项目细节、对话流水账。由于 OpenClaw 启动都会去读 MEMORY.md，读完这个文件 token 都消耗了好几千，当读完之后，模型的工作记忆已经所剩无几，真正对话能用的空间很少。

最重要的是：这 1200 行有效的信息只有 10%，剩下 90% 全是噪声。 模型被淹没在噪声里，根本看不到"30% 库存"的决策。

九、六大文件的职责划分

先建立一个直觉——这六个文件是什么关系？

把 QClaw 想象成你雇来的一位全职助理。第一天来上班，你要告诉 TA：
文件职责类比SOUL.mdTA 是什么性格的人性格设定USER.md你是什么样的老板你的身份MEMORY.md你们之间最重要的共识长期记忆memory/YYYY-MM-DD.md今天发生了什么每日日记TOOLS.md具体怎么操作某件事工具手册AGENTS.md遇到风险怎么请示授权边界